TECHMASTER CHALLENGE BOLOGNA – 25/01/2025
Osservatorio Intelligenza Artificiale: Andrea Santoni Marco Zorzetto
Principali considerazioni emerse dalla Tavola Rotonda:
“Intelligenza Artificiale nella produzione – strategie operative, sfide e leadership per guidare l’innovazione”
Premessa
Come osservatorio TechMaster Challenge, affrontiamo tematiche innovative di grande rilevanza nel panorama industriale italiano ed europeo. La tavola rotonda ha visto la partecipazione di top manager, imprenditori e professionisti digitali provenienti da diverse realtà aziendali, dalle PMI alle grandi corporate, offrendo una prospettiva ampia e variegata sull’implementazione dell’AI nei processi produttivi.
Introduzione
L’Intelligenza Artificiale sta emergendo come elemento trasformativo fondamentale nei processi produttivi di ogni settore. Secondo i dati ISTAT 2024, si registra un crescente interesse verso l’adozione dell’AI nelle aziende italiane, sebbene permangano significative differenze tra grandi imprese e PMI.
Nonostante in Italia le aziende mostrino un livello di digitalizzazione di base (ovvero, utilizzano almeno 4 delle 12 tecnologie previste dalla Commissione Europea) più alto della media europea, 61% contro il 58%, rimane ancora bassa la percentuale di adozione di strumenti di intelligenza artificiale: l’8% delle aziende italiane contro il 13,5% a livello europeo.
La digitalizzazione e la qualità dei dati si confermano come prerequisiti essenziali per qualsiasi iniziativa di AI, mentre la trasformazione culturale e organizzativa si rivela determinante per il successo dei progetti. In questo contesto, la tavola rotonda ha offerto un’importante opportunità per esplorare le strategie operative adottate per integrare con successo l’AI in contesti differenti.
Argomenti principali trattati
Stato dell’Arte e Sfide dell’Implementazione
- Si riscontra un forte interesse verso l’AI, ma persiste un gap significativo in termini di conoscenza e formazione.
- Emerge una “paralisi da scelta” nelle aziende, dovuta alla molteplicità di soluzioni disponibili.
- La digitalizzazione dei processi risulta ancora inadeguata in molte realtà.
- Si evidenzia una criticità nell’alfabetizzazione digitale, che coinvolge anche le giovani generazioni.
Leadership e Cambiamento Organizzativo
- Riconosciuto il ruolo cruciale della sponsorship aziendale per il successo dei progetti innovativi e per guidare la trasformazione organizzativa integrando con successo l’AI. Non si tratta solo di implementare tecnologia, ma di promuovere un cambiamento di mentalità che abbracci l’innovazione.
- Emergono nuove figure chiave come il Chief AI Officer (CAIO) e il Chief Data Officer (CDO), essenziali per guidare la trasformazione digitale e massimizzare il valore dell’AI.
- Importanza degli “AI Ambassadors” per promuovere il cambiamento culturale tramite la diffusione della conoscenza e la creazione di fiducia verso l’utilizzo dell’intelligenza artificiale e, in generale, delle nuove tecnologie.
- Necessità di una governance AI trasversale, non limitata al dipartimento IT.
Casi di Successo e Implementazioni Concrete
- Finance Industry:
- Focus sull’automazione dei processi.
- Creazione di un dipartimento dedicato alla ricerca e definizione di use case.
- Misurazione quantitativa dei risultati attraverso indicatori chiave.
- Elementi di criticità:
- Cultura organizzativa e digitale.
- Mandato chiaro della Direzione con risultati misurabili e meccanismi incentivanti.
- Comune di Parma:
- Implementazione di mappatura 3D della città con AI per gestione emergenze.
- Reingegnerizzazione dei processi decisionali.
- Simulazione, tramite digital twin, della logistica, della viabilità e del traffico urbano.
- Fashion Industry:
- Approccio innovativo promosso e guidato dal vertice aziendale.
- Implementazione di chatbot per dipendenti con riduzione del 40% dei ticket.
- Creazione di un dipartimento di Governance AI cross-funzionale.
Strategie Operative e Best Practice
- Adozione di mini-budget dipartimentali per stimolare l’innovazione.
- Importanza dei POC (Proof of Concept) mirati, anche su scala ridotta. Strategia del ‘fare’ piuttosto che rimanere in attesa.
- Focus sulla misurazione dell’impatto attraverso KPI (Key Performance Indicator) specifici. Infatti, adottare nuove tecnologie non è sufficiente: è essenziale stabilire KPI chiari che evidenzino i benefici tangibili.
- Necessità di equilibrio tra automazione e valorizzazione delle risorse umane
Conclusioni e Raccomandazioni
La tavola rotonda ha messo in luce l’importanza cruciale dell’Intelligenza Artificiale nel futuro della produzione industriale. Le aziende devono affrontare le sfide legate alla digitalizzazione, alla formazione del personale e alla cultura aziendale per sfruttare appieno le opportunità offerte dall’AI.
L’integrazione efficace dell’Intelligenza Artificiale richiede non solo investimenti in tecnologia ma anche un cambiamento profondo nella mentalità organizzativa e nella cultura aziendale dove il vertice ha un ruolo fondamentale per promuovere l’innovazione.
Ecco una lista di fattori abilitanti e suggerimenti, emersi dal confronto, per l’adozione dell’AI nelle aziende:
l’AI rimodellerà la manifattura nei prossimi anni. Uno degli sviluppi più promettenti è l’integrazione della RPA (Robotic Process Automation) e dell’AI generativa, una combinazione che consente l’automazione di compiti ripetitivi migliorandoli con analisi predittive e capacità creative.
Le organizzazioni devono investire nella formazione e nello sviluppo delle competenze, sia tecniche che soft skill. Problem-solving e pensiero critico diventano cruciali per integrare efficacemente l’AI nei flussi di lavoro.
Stabilire una governance chiara per i progetti AI, con ruoli e responsabilità ben definiti.
Partire da progetti pilota, anche piccoli, ben definiti e misurabili, evitando la “paralisi da scelta“.
Puntare sulla qualità e standardizzazione dei dati come base per qualsiasi iniziativa di AI.
Promuovere una cultura aziendale aperta all’innovazione attraverso figure dedicate come gli AI Ambassadors.
Implementare sistemi di misurazione chiari per valutare l’impatto delle iniziative AI.
Favorire la collaborazione tra dipartimenti e la condivisione delle best practice.
Mantenere un approccio bilanciato tra innovazione tecnologica e valorizzazione delle risorse umane.